Abstract dell’intervento
Le moderne tecnologie -omiche permettono di estrarre enormi moli di dati per un singolo paziente, relative a stati molecolari, come variazioni nel DNA, o a livello cellulare, grazie alla digitalizzazione e all’analisi automatizzata dei classici vetrini istologici. Questo inarrestabile flusso di informazioni ci fornisce, da un lato, un potere prognostico predittivo senza precedenti, che può spingersi fino alla scoperta di nuove terapie farmacologiche, dall’altro tuttavia pone i ricercatori dinnanzi a nuove sfide, riguardanti la riproducibilità dei risultati e il reclutamento di nuove risorse, umane e tecnologiche, da mettere in campo. A questa doppia sfida tentano di rispondere alcune nuove branche interdisciplinari, come la Bioinformatica e le tecniche matematico-computazionali di Intelligenza Artificiale, che sono chiamate a fornire un quadro teorico solido nel quale inserire tali pratiche, sia nella routine clinica che nella ricerca traslazionale.
Intervento in IA NO STOP – GOVERNANCE Venerdì 25 settembre ore 11.15 – 11.30
Breve biografia
Matteo PALLOCCA, Coordinatore bioinformatico IFO Istituto Nazionale Tumori Regina Elena – Biosketch
Matteo Pallocca si è laureato in Informatica presso l’Università Sapienza di Roma con una tesi sulla compressione lossy di dati di Exome Sequencing. Dal 2009 al 2011 i suoi interessi di ricerca sono focalizzati sull’ Intelligenza Artificiale, l’Apprendimento Automatico e il processamento del Linguaggio Naturale. Durante il suo tirocinio presso l’Hubrect Institute (Utrecht, Olanda) nel 2012, inizia a lavorare su dati biologici, in particolare per l’annotazione funzionale di dati NGS di modelli di ratto. Nel 2013 vince una borsa nel contesto del progetto bandiera EPIGEN presso l’Università Sapienza e in questo periodo lavora a stretto contatto con il consorzio di supercalcolo CASPUR-CINECA di Roma. Questa collaborazione vede nascere diverse pipeline di analisi NGS che vengono pubblicate e rilasciate pubblicamente.
Attualmente lavora presso l’Istituto Nazionale Tumori Regina Elena, come Ricercatore Sanitario. È il responsabile del gruppo di Bioinformatica-NGS, coordinando le attività di analisi, infrastruttura e reclutamento. Dal 2018 al 2020 è Professore a Contratto del corso “Bioinformatics 2” presso l’Università Sapienza, nel corso interfacoltà Bioinformatics.
I suoi interessi principali sono lo sviluppo di un framework per analisi ImmunoInformatica, per la scoperta e la validazione di biomarcatori tumorali per la medicina di precisione. È uno dei membri attivi del Molecular Tumor Board istituzionale e uno dei coordinatori di Alleanza Contro il Cancro, la più grande rete ospedaliera oncologica in Italia.
Pubblicazioni selezionate
- Reverse Engineering Cancer: Inferring Transcriptional Gene Signatures from Copy Number Aberrations with ICAro., Angeli D, Fanciulli M, Pallocca M., Cancers (Basel). 2019 Feb 22;11(2). pii: E256. doi: 10.3390/cancers11020256
- Combinations of immuno-checkpoint inhibitors predictive biomarkers only marginally improve their individual accuracy., Pallocca M, Angeli D, Palombo F, Sperati F, Milella M, Goeman F, De Nicola F, Fanciulli M, Nisticò P, Quintarelli C, Ciliberto G., J Transl Med. 2019 Apr 23;17(1):131. doi: 10.1186/s12967-019-1865-8.
- Coexisting YAP expression and TP53 missense mutations delineates a molecular scenario unexpectedly associated with better survival outcomes in advanced gastric cancer., Pallocca M, Goeman F, De Nicola F, Melucci E, Sperati F, Terrenato I, Pizzuti L, Casini B, Gallo E, Amoreo CA, Vici P, Di Lauro L, Buglioni S, Diodoro MG, Pescarmona E, Mazzotta M, Barba M, Fanciulli M, De Maria R, Ciliberto G, Maugeri-Saccà M.
- J Transl Med. 2018 Sep 4;16(1):247. doi: 10.1186/s12967-018-1607-3.
